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An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm
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作者 廖娟 郭业才 季童莹 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2011年第2期65-71,共7页
An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square er... An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels. 展开更多
关键词 information processing technique genetic algorithm orthogonal wavelet transform fractionally spaced equalizer blind equalization underwater acoustic channel
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基于WOA-WNN-LSTM算法的红外CO痕量气体压力补偿与时序浓度分析
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作者 田富超 张海龙 +3 位作者 苏嘉豪 梁运涛 王琳 王泽文 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期994-1007,共14页
红外光谱分析是工业环境气体定量分析的重要手段,当前红外气体检测仪的测量精度受环境压力变化影响较大,导致检测数据在不同压力条件下偏离实际气体浓度。为提高红外气体传感器的精度,选择了鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,... 红外光谱分析是工业环境气体定量分析的重要手段,当前红外气体检测仪的测量精度受环境压力变化影响较大,导致检测数据在不同压力条件下偏离实际气体浓度。为提高红外气体传感器的精度,选择了鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的压力补偿算法,并结合长短期记忆法(long short-term memory,LSTM)对补偿后的数据进行预测。通过搭建工业环境气体压力补偿实验平台,使用高精度配气仪配置100~900 ppm标准CO气体,在80~120 kPa范围内进行数百组重复实验,发现CO气体传感器在负压条件下测量值小于标气浓度,正压条件下测量值大于标气浓度,并随压力变化呈线性关系,绝对误差最高为86 ppm。将传感器数据使用小波神经网络进行误差降低,初步补偿后的CO误差降至26 ppm,但由于参数可移植性较差,个别数据误差较大。进一步使用鲸鱼优化算法优化小波神经网络的参数后,补偿效果显著提升,传感器测量值与真值之差保持在0.004%以内且数据稳定。最终结合LSTM进行气体浓度预测,预测值与实际值之间的均方根误差(RMSE)均小于0.1,平均绝对误差(MAE)均小于0.020,实验结果表明,WOA-WNN-LSTM算法能够有效提高红外气体传感器的测量精度,成功消除环境压力对测量结果的影响,为工业环境气体检测提供了更为可靠和精准的解决方案。 展开更多
关键词 红外光谱分析 环境压力补偿 鲸鱼优化算法 小波神经网络 时序浓度预测
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500 kV超高压直流输电线路雷击故障自动识别方法
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作者 邬蓉蓉 黄志都 +2 位作者 徐文平 唐捷 黄维 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第2期160-167,共8页
【目的】输电线路是电力系统的重要组成部分,其中大多数线路故障由雷击引起。雷击干扰识别是行波故障分析准确性的关键。为快速识别500 kV超高压直流输电线路中的雷击故障,保障电力系统的稳定运行,提出了一种基于自动化方法的雷击故障... 【目的】输电线路是电力系统的重要组成部分,其中大多数线路故障由雷击引起。雷击干扰识别是行波故障分析准确性的关键。为快速识别500 kV超高压直流输电线路中的雷击故障,保障电力系统的稳定运行,提出了一种基于自动化方法的雷击故障识别技术。【方法】利用字典学习算法对输电线路信号进行去噪,构建信号幅值波动最小误差目标函数,并通过热启动更新字典和牛顿迭代法优化字典矩阵,从而获得高纯度的雷击故障信号,有效降低噪声干扰,提高识别精度。采用小波时间熵技术提取去噪信号中的关键特征。通过小波变换生成小波系数,重构特定层的系数,并定义滑动时间窗以计算熵和信息量,从雷电流暂态信号中提取特征,为故障识别提供数据支持。收集不同雷击特征信号,采用集成学习算法训练特征,生成多个弱分类器,并通过权值融合为强分类器,用于分类每一个雷电流暂态信号样本,提高分类器的泛化能力,使其能够应对不同种类的雷击故障信号。利用麻雀算法优化分类器,通过随机初始化种群、适应度计算、筛选麻雀、更新麻雀发现者与加入者、变异更新等步骤获得分类器的最优参数,并将其应用于优化后的分类器中,实现500 kV超高压直流输电线路雷击故障的自动化识别。麻雀算法作为启发式优化方法,具备自适应性与全局搜索能力,可快速在复杂搜索空间中找到最优参数,提高优化效率与识别速度。【结果】实验结果表明,去噪后信号信噪比(SNR)高于40 dB,识别均方误差(MSE)低于1.5,识别效率超过90%,平均识别时间约为2.5 s,能够准确、高效地识别500 kV超高压直流输电线路中的雷击故障。【结论】本文方法为500 kV超高压直流输电线路雷击故障的自动化识别提供了一种新技术,显著提升了识别精度和效率,为电力系统的安全稳定运行提供了有力支持。此外,该方法可推广应用于其他输电线路故障的识别,具有广泛的应用价值。 展开更多
关键词 500 kV超高压 直流输电线路 雷击故障 字典学习算法 小波时间熵 麻雀优化算法
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基于黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法
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作者 胡行华 张瑶 《应用数学》 北大核心 2025年第3期751-761,共11页
利用黑翅鸢优化算法全局优化的优点,提出了基于Haar小波函数逼近和黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法.结合Haar小波给出分数阶Riccati微分方程数值解的一般形式,将原问题转化为以逼近函数待定系数为变量的单目标优化问题,... 利用黑翅鸢优化算法全局优化的优点,提出了基于Haar小波函数逼近和黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法.结合Haar小波给出分数阶Riccati微分方程数值解的一般形式,将原问题转化为以逼近函数待定系数为变量的单目标优化问题,再利用黑翅鸢优化算法对其进行求解.进而得到分数阶Riccati微分方程的Haar小波近似解.对不同分数阶Riccati微分方程实施数值实验评估,并对比现有数值方法所得结果,体现本方法的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法 HAAR小波 小波函数逼近 优化问题 数值解
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基于WPD-ISSA-CA-CNN模型的电厂碳排放预测
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作者 池小波 续泽晋 +1 位作者 贾新春 张伟杰 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1387-1394,共8页
碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利... 碳排放的准确预测有利于制定合理的碳减排策略。目前,针对电厂碳排放的研究较少,且传统预测模型训练时间过长。基于此,提出一种分量增广输入的WPD-ISSA-CA-CNN碳排放量预测模型,该模型创新性地构建“分解-增广融合预测”策略。首先,利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)算法将信号按频率特性分解为子序列,再将全部分量增广(component augmentation,CA)作为模型输入,以减少模型的训练时间。其次,考虑到该模型超参数选择困难,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)的超参数进行寻优。以山西某发电厂2×25 MW锅炉的历史数据为样本,利用5种评价指标将所提模型与BP、LSTM、CNN及其混合模型进行对比。结果表明,所提混合模型在预测火力发电碳排放中各指标均有最佳的准确度且模型训练速度明显提升。 展开更多
关键词 碳排放预测 小波包分解 改进麻雀搜索算法 卷积神经网络
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光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法 被引量:1
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作者 黄静 欧余韬 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期55-59,共5页
增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过... 增强图像时高低频参数未增强,没有更好地保留图像的细节和平衡图像的亮度,因此,提出一种光照不均匀条件下无人机航拍低照度图像增强方法。首先通过高斯滤波预处理无人机航拍图像,实现无人机航拍图像中的噪声抑制,将预处理后的图像通过小波分解得到图像的高频参数和低频参数,分别通过双边滤波算法、软阈值方法和直方图对图像的低频参数和高频参数进行增强,采用小波重构对增强后的图像高频参数和低频参数进行重构,得到增强后的无人机航拍图像。通过实验验证,该方法能够实现一种效果较好的图像增强,在原始图像基础上,通过文中方法增强原始亮度8.14%、对比度提高了37.90%以及清晰度增加了31.01%,使得图像的整体质量得到了显著提升,为后续的图像分析、处理提供了更加准确、丰富的信息。 展开更多
关键词 无人机航拍 低照度图像增强 高斯滤波 小波分解与重构 双边滤波算法 软阈值方法
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基于改进北方苍鹰算法优化SVM的轴承故障诊断研究
7
作者 吴晓君 李渠伟 《机械强度》 北大核心 2025年第5期80-89,共10页
针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自... 针对群智能算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型时容易遭遇局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)算法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断。通过引入基于余弦变化的自适应惯性权重因子以及柯西变异策略来改进北方苍鹰优化(Northern Goshawk Optimization,NGO)算法,并结合SVM构建INGO-SVM故障诊断模型。为评估改进算法的性能,首先,使用基准测试函数进行了试验,并将改进算法与现有的NGO、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)等进行比较,改进算法的性能在一定程度上有所提升。然后,通过小波包分解对原始诊断信号进行特征提取并划分出10种类别,使用第3层各频段的能量作为特征向量,输入到故障诊断模型;最后,比较了改进算法与其他3种算法在优化SVM参数进行故障分类时的性能。结果表明,改进算法能够有效准确地实现不同故障的分类,准确率可达99.39%,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进北方苍鹰优化算法 柯西变异策略 小波包分解 支持向量机
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基于小波降噪与WOA⁃Bi⁃LSTM的短时交通流预测
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作者 贾现广 苏治文 +1 位作者 冯超琴 吕英英 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期77-84,共8页
交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM... 交通流数据中异常数据波动作为噪声,会对模型训练收敛以及预测精度产生不利影响。为解决该问题,引入两种不同阈值函数的小波阈值去噪方法对交通流数据进行降噪处理,将小波阈值去噪(WD)、鲸鱼优化算法(WOA)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合,提出一种WD-WOA-Bi-LSTM方法。首先,将两种方法降噪后的交通流数据进行对比,并将降噪效果更好的数据进行归一化处理、数据集划分以及数据维度转换;然后,通过WOA对Bi-LSTM部分超参数进行寻优,迭代至最优适应度的超参数组合,并用于构建Bi-LSTM;最后,应用英格兰公路交通流数据验证所提模型。结果表明:WDWOA-Bi-LSTM方法相较WOA-Bi-LSTM和WD-Bi-LSTM,RMSE降低12.5004%和3.9789%;MAE降低21.7350%和4.7225%;MAPE降低38.5647%和10.8652%。该模型相比其他模型评价指标均为最低,具有较高的预测精度,可以为高精度的短时交通流预测提供参考。 展开更多
关键词 智能交通 短时交通流预测 小波阈值去噪 鲸鱼优化算法 双向长短期记忆网络 深度学习 超参数寻优
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基于参数优化变分模态分解的信号降噪方法
9
作者 何玉洁 李新娥 贺俊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期70-76,共7页
针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与... 针对心电信号中肌电干扰噪声难以去除的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(VMD)的信号降噪方法。通过设计动态边界策略和反向种群生成方式,对白鲸优化(BWO)算法进行改进;采用改进白鲸优化算法对VMD参数自适应寻优,确定分解层数K与惩罚因子α;对含噪心电信号进行分解,得到k个本征模态函数(IMF)分量,同时采用相关系数法进行有效模态和含噪模态识别;对噪声主导的模态分量采用小波阈值降噪,并重构信号主导模态与降噪后模态。对仿真信号与含真实肌电干扰的心电信号进行降噪处理,实验结果表明,所提方法去噪效果优于小波阈值去噪法、EMD法、EMD-小波阈值去噪法,真实含噪的心电信号经该方法去噪后自相关系数可达0.91以上。 展开更多
关键词 变分模态分解 信号降噪 参数优化 改进白鲸优化算法 心电信号 IMF分量 小波阈值降噪 肌电干扰
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基于ISSA-BiLSTM的多端柔性直流输电线路保护方案 被引量:1
10
作者 李正 陈堂贤 +2 位作者 张赟宁 刘双洋 孙培胜 《电测与仪表》 北大核心 2025年第4期97-104,共8页
针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的... 针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的诊断模型。基于小波变换技术提取输电线路故障的特征作为模型输入量对模型进行训练;利用Sine混沌映射、学习粒子群算法策略、引入高斯扰动项对原始麻雀搜索算法进行改进,利用ISSA对BiLSTM目标超参数进行寻优,使故障诊断精度达到最优。最后基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建了四端柔性直流输电系统模型,验证表明,其故障识别准确率高、耐过渡电阻能力强,满足可靠性与速动性的要求。 展开更多
关键词 多端柔性直流电网 小波变换 麻雀搜索算法 双向长短时记忆网络 故障诊断
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基于改进Otsu算法的金属器件镀锌表面缺陷识别方法
11
作者 马栎 冯占荣 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第2期46-53,共8页
镀锌表面纹理、颜色以及亮度变化的复杂度往往较高,且不同的光照条件会对金属表面的反射和阴影产生显著影响,当前固定的阈值选择方式难以适应这种复杂多变的识别环境,影响当前人工智能领域中表面缺陷的识别效果,故提出了基于改进Otsu算... 镀锌表面纹理、颜色以及亮度变化的复杂度往往较高,且不同的光照条件会对金属表面的反射和阴影产生显著影响,当前固定的阈值选择方式难以适应这种复杂多变的识别环境,影响当前人工智能领域中表面缺陷的识别效果,故提出了基于改进Otsu算法的金属器件镀锌表面缺陷识别方法。首先,针对金属器件镀锌表面图像,根据结构张量提取图像的轮廓信息,利用Itti模型提取图像颜色和亮度信息,并分别生成各通道显著图。经规范化处理后,通过线性组合构成视觉显著图,用于初步判断图像中是否存在表面缺陷;然后,在常规的Otsu算法中,引入二阶振荡粒子群优化算法多次调整灰度阈值,利用最优的灰度阈值分割出缺陷区域;最后,利用加权马氏距离表示协方差距离,突出缺陷边缘像素特征,使缺陷兴趣区域更加显著,再采用连通区域标记的方式准确识别表面缺陷。实验结果表明,在金属器件镀锌表面缺陷人工智能识别中,该方法可以准确检索到缺陷区域,识别结果的敏感度和特异性较高。由此可以说明,该方法具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 OTSU算法 金属器件 镀锌表面 缺陷识别 二阶振荡粒子群优化算法 最优灰度阈值 GABOR小波变换
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改进小波阈值算法对岩土核磁共振信号降噪处理
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作者 翁瀚尧 田慧会 杨文洲 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第7期1034-1041,共8页
核磁共振(NMR)探测技术能够测得岩土微观结构和孔隙流体分布(T_(2)谱),但快速扫描采集的信号夹杂着噪声。本文为提高信号质量和反演精度,改进小波阈值算法对NMR信号进行降噪处理。基于tanh(x)构造出新的阈值函数,在小波变化时阈值位置... 核磁共振(NMR)探测技术能够测得岩土微观结构和孔隙流体分布(T_(2)谱),但快速扫描采集的信号夹杂着噪声。本文为提高信号质量和反演精度,改进小波阈值算法对NMR信号进行降噪处理。基于tanh(x)构造出新的阈值函数,在小波变化时阈值位置更加平滑和连续,缓解梯度消失问题。同时在阈值中引入收缩因子,根据小波分解层数自适应调整,准确分辨信号或噪声对应小波系数,提升降噪效果。处理模拟及实验信号验证了本文改进算法的有效性和可靠性,为快速扫描测得的低信噪比NMR信号,反演出高质量谱提供技术支持。 展开更多
关键词 核磁共振 NMR信号 降噪处理 小波阈值算法 T_(2)谱
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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法
13
作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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多传感器协同旋转测量管道内腔截面轮廓方法
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作者 解玉成 孙晓 +2 位作者 姚良志 于柳 文比强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期58-65,共8页
针对军备制造、航空航天与工程机械等领域内管道零件自由曲面内腔截面的高精度测量,通过对被测管道自由曲面内腔形貌进行分析,在激光测量头尺寸及测量精度的约束下,提出了一种基于多激光位移传感器离轴式分布的旋转组合测量方式,构建了... 针对军备制造、航空航天与工程机械等领域内管道零件自由曲面内腔截面的高精度测量,通过对被测管道自由曲面内腔形貌进行分析,在激光测量头尺寸及测量精度的约束下,提出了一种基于多激光位移传感器离轴式分布的旋转组合测量方式,构建了管道自由曲面内腔截面轮廓测量数学模型,针对测量得到的散点数据,将小波阈值滤波降噪与鲸鱼优化算法结合起来,提出了一种改进小波阈值滤波降噪方法,通过仿真验证,对比小波阈值滤波降噪数据标准差减小35%左右,极差减小60%左右,同时搭建了管道自由曲面内腔截面轮廓测量实验平台进行实验验证,测量误差绝对值小于20μm。 展开更多
关键词 自由曲面 多激光位移传感器 小波阈值 鲸鱼优化算法
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机器视觉芒果分级系统中图像压缩算法研究 被引量:1
15
作者 罗山 郑彬 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期96-99,共4页
针对基于机器视觉的芒果质量分级系统,所采集的图像样本多、数据量大,给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题,结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换,提取低频系数输入神经网络中;然后采... 针对基于机器视觉的芒果质量分级系统,所采集的图像样本多、数据量大,给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题,结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换,提取低频系数输入神经网络中;然后采用遗传算法优化以解决BP神经网络易陷入局部最优的问题,但因不变的交叉概率和变异概率使遗传算法存在收敛到局部最优的缺陷,因此按照个体适应度的集中与分散程度自适应地调整交叉概率与变异概率,使得算法的寻优性能得到改善;最后建立基于优化网络的芒果图像压缩模型。实验结果表明,所提出的压缩算法与BP、GA-BP、IAGA-BP压缩算法相比,在获得高压缩比的同时重建图像效果好、保真度高,峰值信噪比有一定的提高。 展开更多
关键词 机器视觉 芒果分级 图像压缩 神经网络 遗传算法 小波变换
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多策略改进麻雀搜索算法优化无迹卡尔曼滤波方法
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作者 刘建娟 李志伟 +2 位作者 姬淼鑫 吴豪然 许强伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期227-237,共11页
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)... 针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)中无迹变换(unscented transform,UT)在状态估计时采样点分布状态控制参数异常对滤波性能的影响问题,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对UT中采样点分布状态控制参数进行寻优调整的方法,从而优化Sigma点分布以提高非线性近似效果,改善滤波估计性能。同时针对传统麻雀搜索算法面临的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,首先利用Cubic混沌映射改善初始种群的多样性;其次在发现者阶段引入非线性自适应收敛因子,提高平衡算法在全局探索和局部开发方面的能力;同时在追随者阶段利用小波变异策略,以避免追随者盲目追随而导致算法陷入局部最优;最后利用自适应t分布的扰动能力增强算法的全局搜索能力。通过测试函数对ISSA算法进行仿真实验,结果表明ISSA算法具有更好的收敛性和求解精度,同时验证ISSA优化UKF算法后的仿真结果,表明了ISSA-UKF算法相比于UKF算法的位置均方根误差降低了52.2%,速度均方根误差降低了21.9%,证明了改进方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 麻雀搜索算法 Cubic混沌映射 非线性自适应收敛因子 小波变异策略
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基于改进小波阈值和优化VMD算法的语音增强方法
17
作者 张礼艳 刘增力 彭艺 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期608-621,共14页
针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根... 针对语音信号传输过程中受噪声和回声等因素干扰,导致信号质量和可懂度下降的问题,提出一种基于优化的变分模态分解算法和改进小波阈值的语音信号增强方法.首先,采用麻雀搜索算法优化模态分解参数,并分解语音信号得到模态分量;其次,根据模态分量与原信号的相关系数和中心频率,消除高频噪声分量,保留接近原信号的模态分量作为纯语音,其他模态分量作为带噪语音,进行小波阈值处理;最后,重构纯语音和处理后的噪声模态分量,得到增强的语音信号.结果表明:该方法比单一方法具有更优的语音增强效果;优化的变分模态分解算法和改进的阈值与阈值函数实现了比传统方法更好的增强效果,适用于各种噪声环境,有效提升了语音信号的质量和可懂度. 展开更多
关键词 语音增强 麻雀搜索算法 变分模态分解 小波阈值 相关系数
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基于SSA-GPR和WPD的电池剩余寿命预测
18
作者 傅鑫 王靖岳 +1 位作者 朱楠 丁建明 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10023-10030,共8页
快速准确地获取锂离子电池的剩余使用寿命,对提高设备的可靠性有着重要意义。针对传统高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)超参数寻优效果差,寻优困难,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对高斯过程回归进行超... 快速准确地获取锂离子电池的剩余使用寿命,对提高设备的可靠性有着重要意义。针对传统高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)超参数寻优效果差,寻优困难,利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对高斯过程回归进行超参数优化,同时利用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)降低数据集复杂度,提取相关信息,增加预测精度,提出了将小波包分解和高斯过程回归以及麻雀搜索算法相结合,建立剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测模型。首先,等压降放电时间曲线作为间接健康因子,电池容量作为直接健康因子,利用Pearson系数验证二者的相关性。其次,利用小波包分解对直接健康因子与间接健康因子进行分解,提取出高频信号和低频信号并将这些信号分为训练集与测试集。然后,建立高斯过程回归模型,利用SSA对该模型进行超参数优化,分别对不同信号进行预测、叠加,实现剩余使用寿命的准确预测。最后,利用公开数据集进行验证。结果表明,本文提出的模型平均绝对误差不超过0.0065、平均绝对百分比误差不超过0.0052,均方根误差不超过0.0078,拥有良好的预测精度和泛化性。 展开更多
关键词 剩余使用寿命 麻雀搜索算法 高斯过程回归 小波包分解
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基于多元变分模态分解与改进小波阈值的矿用电缆局放去噪方法
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作者 曹继元 王彦文 +4 位作者 陈鹏 周暄 朱伟雄 张一赫 王乐 《煤炭学报》 北大核心 2025年第4期2293-2309,共17页
矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态... 矿用电缆的绝缘状态对矿井供电系统的稳定运行起着重要作用,局部放电在线监测是电缆绝缘状态监测的重要手段。针对矿用电缆局放信号极易淹没于现场白噪声与周期性窄带干扰中,以及降噪方法适应性普遍不强等问题,提出了基于多元变分模态分解与改进小波阈值的局放去噪方法。首先,以最小平均包络熵作为适应度函数,采用麻雀搜索算法实现多元变分模态分解模态数和惩罚因子的自动寻优,从而以分解出最大确定性程度的局放特征信号为目标,准确分解局放含噪信号。其次,计算各本征模态函数的峭度值,区分局放主导分量与噪声主导分量,利用维纳滤波可通过局部方差自适应调节滤波效果的特性,准确提取局放主导分量中的局放特征信号,通过3σ准则归类局放特征信号为粗大误差,反向抑制噪声主导分量中的高斯白噪声与窄带干扰信号,将局放主导分量与噪声主导分量进行重构得到局放重构信号。最后,构建指数衰减型小波阈值函数,该阈值函数在克服硬阈值函数的不连续性与软阈值函数的恒定偏差的基础上,能够快速逼近硬阈值函数,利用新型改进小波阈值算法对局放重构信号进行去噪,得到局放去噪信号。将该方法与常见的几种方法进行比较,结果表明,该方法对仿真局放信号与实测局放信号均具有较好的降噪效果,且算法运行效率表现良好。 展开更多
关键词 局放去噪 多元变分模态分解 小波阈值 峭度 麻雀搜索算法
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改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
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作者 孟桐 雷鸣 +2 位作者 宋文广 王丹丹 黄梦可 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1258-1267,共10页
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性... 针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 核主成分分析 MORLET小波 多目标蜻蜓算法 反向传播神经网络 联合收割机 故障诊断
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